Методи й алгоритми ройового iнтелекту знаходження розв’язкiв прикладних та iнженерних завдань

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorХайдуров, Владислав Володимирович
dc.contributor.authorТатенко, Вадим Сергiйович
dc.date.accessioned2024-09-24T07:31:36Z
dc.date.available2024-09-24T07:31:36Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractОптимiзацiйнi методи й алгоритми ройового iнтеректу є ефективним iнструментом вирiшення прикладних оптимiзацiйних задач в рiзних сферах. Це може бути як оптимiзацiя маршрутизацiї телекомунiкацiйних мереж, так пошук оптимальних параметрiв для покращення характеристик фiзичних конструкцiй. Прикладнi задачi можуть бути кардинально рiзної складностi по кiлькостi параметрiв моделi i не тiльки. В свою чергу iснує не малий набiр алгоритмiв для вирiшення таких задач. Але не є гарантованим те, що алгоритм впорається з поставленою задачею, чи впорається недостатньо точно, чи застрягне в локальному екстремумi, чи буде виконуватись довгий час. Тому розробка модифiкацiй до iснуючих алгоритмiв є актуальною задчею для вирiшення. В данiй роботi буде представлено та протестовано новi модифiкацiї для оптимiзацiйного методу диференцiйної еволюцiї, якi протестованi на прикладних моделях, та сформованi порiвняльнi таблицi модифiкованого методу DE з базовим методом DE.
dc.description.abstractotherOptimization methods and swarm interest algorithms are effective tool for solving applied optimization problems in various fields. This can be either the optimization of telecommunication network routing or the search for optimal parameters to improve the characteristics of physical structures. Applied problems can be of radically different complexity in terms of the number of model parameters and more. In turn, there is a large set of algorithms for solving such problems. However, it is not guaranteed that the algorithm will cope with the task, or will not cope accurately enough, or will get stuck in a local extremum, or will take a long time to execute. Therefore, the development of modifications to existing algorithms is an urgent problem to solve. In this paper, we will present and test new modifications to the optimization method of differential evolution, which are tested on applied models, and form comparative tables of the modified DE method with the basic DE method.
dc.format.extent73 с.
dc.identifier.citationТатенко, В. С. Методи й алгоритми ройового iнтелекту знаходження розв’язкiв прикладних та iнженерних завдань : магістерська дис. : 113 Прикладна математика / Татенко Вадим Сергiйович. - Київ, 2024. - 73 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/69204
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectалгоритми ройового iнтелекту
dc.subjectметоди й моделi оптимiзацiї
dc.subjectматематичнi моделi
dc.subjectдиференцiйна еволюцiя
dc.subjectалгоритм рою часток
dc.subjectбджолиний алгоритм
dc.subjectзбiжнiсть
dc.subjectпопуляцiя
dc.subject.udc004.94; 517.9:519.6
dc.titleМетоди й алгоритми ройового iнтелекту знаходження розв’язкiв прикладних та iнженерних завдань
dc.typeMaster Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tatenko_magistr.pdf
Розмір:
6.86 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ММАД)
Магістерські роботи